KOReader-多格式电子书阅读器
项目简介
KOReader是一个文档查看器,主要用于电子墨水屏阅读器。它具有便携性,可以在嵌入式设备(如Cervantes、Kindle、Kobo、PocketBook、reMarkable)、安卓和Linux计算机上运行,开发者能在Linux和MacOS运行KOReader模拟器。它支持多种格式文档,包括固定页面格式(PDF、DjVu、CBT、CBZ)和可重排的电子书格式(EPUB、FB2、Mobi、DOC、RTF、HTML、CHM、TXT),扫描的PDF/DjVu文档也能通过内置K2pdfopt库重排,部分格式还支持ZIP文件。它拥有全功能阅读体验,多语言用户界面、高度可定制的阅读器视图和多种排版选项,集成了calibre、Wallabag、Wikipedia、GoogleTranslate等内容提供商,针对电子墨水屏设备进行优化,可扩展且速度快,还有查找单词、添加在线OPDS目录和RSS订阅源、空中软件更新、FTP客户端、SSH服务器等功能。
项目总结
KOReader是一个功能丰富的电子书阅读器,支持多种设备和多种格式的文档。希望大家对这个项目有更多的了解和兴趣,如果有任何想法或建议,欢迎在评论区留言讨论。
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数据统计
数据评估
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vipstone/faceai是GitHub上的一个项目,具有10.8k个星标和2.5k个分叉。该项目功能多样,包括人脸检测、识别(图片、视频)、轮廓标识、头像合成、数字化妆、性别识别、表情识别、视频对象提取、图片修复、自动上色、眼动追踪(待完善)、换脸(待完善)等。开发环境指定为Windows10(x64),涉及Python3.6.4、OpenCV3.4.1、Dlib19.8.1、face_recognition1.2.2、keras2.1.6、tensorflow1.8.0、TesseractOCR4.0.0 - beta.1等工具或框架,还有丰富的教程。在技术实现上,人脸识别采用OpenCV/Dlib,人脸检测使用face_recognition,性别识别运用keras + tensorflow,文字识别依靠TesseractOCR等,对相关领域入门者是很好的学习资源。